基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽油機(jī)顆粒捕集器故障診斷

劉洋，潘金沖，林延松，張?jiān)讫垼瑤浭穑A倫

(1.清華大學(xué)汽車安全與節(jié)能國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084；2.清華大學(xué)蘇州汽車研究院(吳江),江蘇 蘇州 215200)

缸內(nèi)直噴(Gasoline Direct Injection，GDI)汽油機(jī)因其良好的燃油經(jīng)濟(jì)性逐漸得到廣泛應(yīng)用，然而直噴造成的混合氣不均勻使其顆粒物排放相比傳統(tǒng)進(jìn)氣道燃油噴射(Port Fuel Injection，PFI)汽油機(jī)顯著增加[1]。《輕型汽車污染物排放限值及測(cè)量方法(中國(guó)第六階段)》中同時(shí)對(duì)顆粒物質(zhì)量(Particulate Matter，PM)和顆粒物數(shù)量(Particulate Number，PN)進(jìn)行限制，限值分別為0.003 g/km和6×1011個(gè)/km。為應(yīng)對(duì)顆粒物排放難題，三效催化器集成汽油機(jī)顆粒捕集器(Gasoline Particulate Filter，GPF)的后處理系統(tǒng)已成為當(dāng)下汽油車的標(biāo)準(zhǔn)配置。

根據(jù)法規(guī)要求，汽油車需要通過(guò)車載診斷系統(tǒng)(On-Board Diagnostics，OBD)對(duì)影響發(fā)動(dòng)機(jī)排放的傳感器和部件進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷。GPF作為OBD關(guān)注的重要部件之一，國(guó)內(nèi)外對(duì)其診斷方法展開了相應(yīng)研究。文獻(xiàn)[2]和[3]分別提出基于壓差和炭煙氧化機(jī)理的GPF模型進(jìn)行再生控制和診斷，文獻(xiàn)[4]論述了基于射頻傳感器的GPF監(jiān)測(cè)和診斷方法。總體來(lái)說(shuō)，目前研究處于起步階段，主要面臨標(biāo)定難度大，診斷可靠性和頻繁度難以平衡，開發(fā)成本高等問(wèn)題。

隨著近年來(lái)人工智能的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各領(lǐng)域得到了大量應(yīng)用。在面對(duì)復(fù)雜故障診斷問(wèn)題時(shí)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法具有建模簡(jiǎn)單，泛化能力強(qiáng)，準(zhǔn)確度高等優(yōu)勢(shì)[5-7]。

1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型之一，其最大特點(diǎn)在于類似人腦神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分為輸入層、輸出層和若干隱含層。每一層通過(guò)節(jié)點(diǎn)互相連接，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞。根據(jù)數(shù)學(xué)證明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近閉區(qū)間內(nèi)任意的連續(xù)函數(shù)，很好地解決非線性分類、回歸等問(wèn)題[8]。一個(gè)典型的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network，BPNN)結(jié)構(gòu)見圖1，每一層的輸入來(lái)源于上一層的輸出，經(jīng)過(guò)激活函數(shù)非線性映射后傳遞到下一層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練就是誤差在網(wǎng)絡(luò)中反向傳播的過(guò)程，按照輸出層到隱含層，隱含層之間，最后到輸入層的順序，基于梯度下降法，沿著損失函數(shù)梯度相反的方向，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置，使得誤差趨于最小。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.2 算法開發(fā)流程

故障診斷屬于典型的分類問(wèn)題，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷算法開發(fā)流程見圖2。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷算法開發(fā)流程

第一步，采集故障部件的相關(guān)信息。為了更好地提取故障特征，并提高診斷模型的可靠性，故障信息的采集要盡可能覆蓋部件的工作范圍，并在較為穩(wěn)定的工況下進(jìn)行。

第二步，構(gòu)建用于模型訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)集，包含特征選擇和診斷范圍篩選兩個(gè)過(guò)程。特征選擇是從原始故障數(shù)據(jù)中提取出與故障模式相關(guān)度最高的幾項(xiàng)，構(gòu)成特征子集，實(shí)現(xiàn)輸入的降維，可以很大程度減小模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練成本。診斷范圍篩選則是依據(jù)故障特征的分布規(guī)律，選擇故障模式之間區(qū)分度最高的區(qū)域?qū)?yīng)的輸入樣本進(jìn)行診斷，提高模型的整體可靠性。

第三步，進(jìn)行診斷模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各類超參數(shù)對(duì)于模型最終表現(xiàn)具有不同的影響，需要根據(jù)模型的收斂情況、學(xué)習(xí)時(shí)間、驗(yàn)證集準(zhǔn)確率等性能指標(biāo)進(jìn)行對(duì)應(yīng)調(diào)節(jié)。訓(xùn)練完成的診斷模型應(yīng)具有良好的泛化能力，可以通過(guò)測(cè)試集上的表現(xiàn)進(jìn)行量化評(píng)估。

最后，為了驗(yàn)證算法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，需要對(duì)上述訓(xùn)練完畢的模型進(jìn)行在線測(cè)試。

2 GPF診斷研究

2.1 診斷原理

目前的GPF大多采用壁流式結(jié)構(gòu)，其工作原理見圖3[9]。堇青石載體內(nèi)部有若干平行孔道，相鄰孔道之間分別用堵頭堵住入口和出口。發(fā)動(dòng)機(jī)排氣從開口的孔道流入，從相鄰孔道流出，排氣內(nèi)部的炭煙顆粒物將會(huì)在壁面上被捕集。當(dāng)炭煙積累到一定量時(shí)，需要設(shè)計(jì)控制策略進(jìn)行氧化再生。

圖3 GPF工作原理示意

GPF可能發(fā)生的故障按照影響排放和影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能分為兩類，其中影響排放的故障有人為移除載體、封裝不當(dāng)導(dǎo)致載體破損、再生溫度過(guò)高導(dǎo)致孔道燒熔泄漏等，影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能的故障有炭煙沉積過(guò)多、潤(rùn)滑油灰分造成的過(guò)濾體堵塞等[10]。

排氣流經(jīng)GPF時(shí)受到三部分的阻力作用，分別為進(jìn)出口通道產(chǎn)生的沿程阻力,壁面和覆蓋顆粒物產(chǎn)生的流動(dòng)阻力，以及排氣流經(jīng)孔道時(shí)由于截面變化引起的壓縮/膨脹阻力，直觀上表現(xiàn)為GPF兩端具有壓力差，且隨排氣流量的增加而增加。當(dāng)GPF發(fā)生各種故障時(shí)，其兩端壓差將會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的變化，故可以作為診斷的基本依據(jù)。

傳統(tǒng)的壁流式過(guò)濾體故障診斷算法通過(guò)建立壓差—排氣流量模型實(shí)現(xiàn)[11-12]，由于模型本身采用線性回歸擬合，需要在診斷要求的排氣流量下標(biāo)定合理的GPF壓差范圍，如果超過(guò)這個(gè)范圍則認(rèn)為故障發(fā)生，這種方式工作量很大；如果只限定若干個(gè)點(diǎn)或者小區(qū)間作為診斷工況，又將難以滿足OBD法規(guī)中對(duì)于故障診斷頻率的要求。

2.2 故障特征

本研究考慮5種典型的GPF故障模式，分別為新鮮GPF、GPF移除、GPF泄漏、GPF過(guò)載和GPF堵塞。將這5種模式用向量形式進(jìn)行編碼，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論輸出。各種故障模式的實(shí)現(xiàn)方法和相應(yīng)編碼見表1。

表1 GPF故障實(shí)現(xiàn)方法及編碼

試驗(yàn)用發(fā)動(dòng)機(jī)為奇瑞2.0T GDI發(fā)動(dòng)機(jī)，使用凱邁CJ250電力測(cè)功機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)速和扭矩的精確控制。除去發(fā)動(dòng)機(jī)控制和臺(tái)架已有的各種傳感器之外，在上述故障樣件的氣流進(jìn)出口均布置一個(gè)壓力傳感器和一個(gè)溫度傳感器，用于監(jiān)測(cè)GPF工作狀態(tài)中的壓力和溫度參數(shù)。試驗(yàn)裝置見圖4。

圖4 試驗(yàn)裝置

GPF的故障信息采集在穩(wěn)態(tài)工況下進(jìn)行，為保證采集的數(shù)據(jù)總量和數(shù)據(jù)之間的可比性，選擇1 000～5 500 r/min的轉(zhuǎn)速范圍，每250 r/min為一個(gè)調(diào)整間隔。在每個(gè)固定轉(zhuǎn)速下，獲取油門開度為100%時(shí)的扭矩值，從大到小等間隔地取20個(gè)點(diǎn)。在用戶界面調(diào)整到設(shè)計(jì)的工況點(diǎn)，等待GPF前后的溫度和壓力值穩(wěn)定后，進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄。

為便于故障樣件之間進(jìn)行比較，并排除溫度對(duì)GPF壓差的影響，按如下方法對(duì)排氣流量進(jìn)行修正。

(1)

(2)

式中：f為修正前的排氣流量；ρ0為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的空氣密度；t為GPF前溫度；p為GPF前壓力;f′為修正后的排氣流量。

得到的各故障GPF排氣流量和壓差的關(guān)系見圖5。從總體趨勢(shì)來(lái)看，對(duì)于同一故障模式的GPF，壓差始終隨排氣流量的增大而增大，呈現(xiàn)近似線性的關(guān)系。對(duì)于不同故障模式的GPF，在一定的排氣流量范圍內(nèi)，壓差產(chǎn)生較明顯的區(qū)分。而在部分排氣流量相似的工況點(diǎn)，壓差則因?yàn)檗D(zhuǎn)速和扭矩的不同而產(chǎn)生波動(dòng)。為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更好地在大排氣流量范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)非線性分類，選擇轉(zhuǎn)速、扭矩、GPF前壓力和GPF后壓力作為最終的特征輸入。

圖5 GPF壓差和排氣流量關(guān)系曲線

對(duì)每一簇散點(diǎn)集合進(jìn)行最小二乘擬合，結(jié)果見圖6。可見，當(dāng)排氣流量小于400 m3/h，各故障模式間的曲線產(chǎn)生重疊現(xiàn)象，無(wú)法良好區(qū)分。故將GPF診斷條件設(shè)定為排氣流量大于400 m3/h的工況，在數(shù)據(jù)集建立時(shí)也同樣篩去相應(yīng)部分。

圖6 GPF診斷范圍

2.3 算法改進(jìn)及性能評(píng)估

根據(jù)上述分析，構(gòu)建800×4的數(shù)據(jù)集，特征維度為4，樣本容量為800，每種故障模式各含160組。按照25%的比例在每種模式中均等地抽取樣本，劃分出200組作為測(cè)試集，僅用于評(píng)估模型的泛化性能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中普遍采用離線準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上作為泛化性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)；對(duì)于剩余的數(shù)據(jù)集采用k折交叉驗(yàn)證法[13]隨機(jī)劃分訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，驗(yàn)證集用于調(diào)節(jié)和確定模型中的各類超參數(shù)。此外，由于數(shù)據(jù)集中4個(gè)特征值之間量級(jí)相差較大，需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化預(yù)處理，將輸入值限制在[0,1]區(qū)間內(nèi)。采用的歸一化算法如下所示：

(3)

式中：x和y分別為歸一化前和歸一化后的結(jié)果；xmax和xmin分別為x中的最大值和最小值。

采用BPNN架構(gòu)應(yīng)用于故障分類，激活函數(shù)使用Sigmoid，設(shè)置2個(gè)隱層，每層均含有10個(gè)節(jié)點(diǎn)。將訓(xùn)練集作為輸入，粗略地調(diào)節(jié)模型參數(shù)進(jìn)行初步訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集準(zhǔn)確率穩(wěn)定在92.73%，但驗(yàn)證集準(zhǔn)確率總在38.50%～88.00%之間浮動(dòng)。這種現(xiàn)象說(shuō)明建模時(shí)特征選擇恰當(dāng)，但算法在驗(yàn)證集上出現(xiàn)過(guò)擬合，泛化能力很差。這主要是數(shù)據(jù)集總量不夠引起的。向輸入添加一定量的噪聲可以在增加樣本總量的同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)的泛化能力[14]，其原理如下式：

(4)

式中：ynoisy和yideal分別為含噪聲的和理想的輸出；σi2為高斯噪聲的方差。對(duì)平方和損失函數(shù)求期望，可以看出結(jié)果實(shí)質(zhì)上等價(jià)于對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值wi添加了一個(gè)L2正則化懲罰項(xiàng)。對(duì)于本研究的數(shù)據(jù)集分別加入20 dB，30 dB，40 dB和50 dB的白噪聲，得到了最大容量為4 000組的新數(shù)據(jù)集。

傳統(tǒng)的BPNN采用Sigmoid作為輸出層，主要針對(duì)二分類或者有交集的多分類情況。本研究中的GPF故障診斷屬于互斥的多分類問(wèn)題，故將輸出層更改為Softmax，其表達(dá)式如下[15]：

(5)

式中：Oi為上層網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果的第i項(xiàng)，C為總的類別數(shù)。可以看出，Softmax分類器輸出向量各分量的加和為1，等同于一個(gè)概率分布，具有更好的輸出解釋性。

經(jīng)過(guò)大量交叉驗(yàn)證試驗(yàn)，反復(fù)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)后，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的平均準(zhǔn)確率達(dá)到97.12%和96.88%，認(rèn)為已經(jīng)滿足精度要求并且不存在過(guò)擬合現(xiàn)象。最終選擇的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)組合見表2。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

向訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入測(cè)試集，進(jìn)行泛化性能的驗(yàn)證，結(jié)果見圖7，圖中縱坐標(biāo)1～5分別代表5種故障模式，每種模式各有200組樣本。可見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷算法對(duì)每一種GPF故障模式均有良好的分類表現(xiàn)，準(zhǔn)確率分別為97.50%，100.00%，97%，98.50%和99.50%，總體準(zhǔn)確率達(dá)到了98.50%，滿足泛化性能指標(biāo)。

圖7 測(cè)試集實(shí)際分類和預(yù)測(cè)分類圖

表3示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的部分實(shí)際輸出，可見對(duì)于不同的GPF故障模式，輸出的故障向量各分量總和為1，且主導(dǎo)模式與其余模式之間差異很大，不易混淆，非常有利于故障診斷的閾值設(shè)定和進(jìn)一步?jīng)Q策。

表3 GPF診斷結(jié)果(部分)

3 診斷算法在線測(cè)試

3.1 算法實(shí)現(xiàn)

GPF故障診斷算法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)運(yùn)行在發(fā)動(dòng)機(jī)電子控制單元(Electronic Control Unit，ECU)的嵌入式環(huán)境中，基于硬件成本考慮，需要具有良好的實(shí)時(shí)性和較低的模型復(fù)雜度。本研究基于NI PXI實(shí)時(shí)硬件開發(fā)了一套“GPF monitor”測(cè)試系統(tǒng)，考察基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷算法在臺(tái)架環(huán)境下的可行性。系統(tǒng)的硬件配置見表4。應(yīng)用OBD系統(tǒng)快速開發(fā)的思想和流程[16]，以實(shí)物發(fā)動(dòng)機(jī)作為輸入源，PXI采集模塊對(duì)相關(guān)信號(hào)進(jìn)行自定義采集；診斷算法運(yùn)行在PXI控制器的實(shí)時(shí)系統(tǒng)中，通過(guò)LabVIEW編程語(yǔ)言開發(fā)上位機(jī)界面，實(shí)現(xiàn)GPF系統(tǒng)參數(shù)和診斷結(jié)果的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

表4 GPF測(cè)試系統(tǒng)硬件列表

對(duì)GPF故障診斷算法進(jìn)行模型實(shí)現(xiàn)，通過(guò)Simulink自動(dòng)代碼生成技術(shù)，生成可以被上位機(jī)軟件VeriStand識(shí)別的模型文件。診斷算法的Simulink模型如圖8所示，模型運(yùn)行頻率設(shè)定為100 Hz，主要功能模塊由Matlab Function編寫：“preprocessing”模塊實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理，使其符合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入規(guī)則；“network”模塊調(diào)用了離線訓(xùn)練結(jié)果中的權(quán)重和偏置參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向傳播；“decision”模塊使用了Stateflow工具，根據(jù)狀態(tài)機(jī)的思想對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果作進(jìn)一步的決策和后處理，該機(jī)制實(shí)現(xiàn)了OBD法規(guī)中的故障確認(rèn)、消除、MIL激活等技術(shù)要求，其展開結(jié)構(gòu)如圖9所示。

將生成的模型文件導(dǎo)入VeriStand軟件中，通過(guò)已有的各種API接口，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)輸入與采集設(shè)備通道之間的連接。使用自定義通道可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的濾波、均值、快速傅里葉變換等處理，使輸入模型的原始信號(hào)與臺(tái)架端的測(cè)量結(jié)果相匹配。模型中的部分標(biāo)定參數(shù)，如“decision”模塊中的故障確認(rèn)概率值、故障最大持續(xù)時(shí)間等可以通過(guò)監(jiān)測(cè)窗口中的數(shù)值控件進(jìn)行在線調(diào)整。

圖8 GPF故障診斷Simulink模型

圖9 GPF故障決策狀態(tài)機(jī)

3.2 測(cè)試結(jié)果

在線測(cè)試過(guò)程中需要盡量采用不同于離線訓(xùn)練時(shí)的工況點(diǎn)，以驗(yàn)證故障診斷算法在內(nèi)插值上的表現(xiàn)。輪流更換不同故障模式的GPF，通過(guò)發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架控制目標(biāo)工況點(diǎn)，等待其穩(wěn)定后診斷模型開始運(yùn)行。圖10示出GPF堵塞故障的診斷結(jié)果顯示界面，其中控件GPF1～GPF5分別顯示新鮮GPF、GPF移除、GPF泄漏、GPF過(guò)載和GPF堵塞5種狀態(tài)的概率。可見，在隨機(jī)選取的轉(zhuǎn)速為2 500 r/min，扭矩為170 N·m的工況點(diǎn)下，GPF堵塞的概率達(dá)到了92.5%，新鮮GPF的概率為0.1%，GPF移除和泄漏的概率均為0，GPF過(guò)載的概率為7.4%。試驗(yàn)現(xiàn)象表明，所開發(fā)的GPF模型計(jì)算出的所有故障模式概率分布符合實(shí)際情況，能夠正確地診斷出堵塞故障，且與相鄰的“GPF過(guò)載”故障模式區(qū)分度大，可以有效避免誤診的發(fā)生。更換GPF泄漏的標(biāo)準(zhǔn)樣件，診斷結(jié)果見圖11，故障的計(jì)算概率為96.7%。可見，在滿足診斷條件的情況下，模擬故障指示燈均能被正確點(diǎn)亮，且故障發(fā)生概率的最大值始終大于90.0%， OBD診斷結(jié)果準(zhǔn)確且穩(wěn)定。測(cè)試表明，開發(fā)的故障診斷算法可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地計(jì)算出目前GPF對(duì)應(yīng)的故障模式，通過(guò)調(diào)整決策標(biāo)定量能夠進(jìn)一步保證診斷的可靠性。

圖10 GPF堵塞診斷結(jié)果

圖11 GPF泄漏診斷結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了一套GPF故障診斷算法。基于多組發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架穩(wěn)態(tài)工況數(shù)據(jù)分析，選擇轉(zhuǎn)速、扭矩、GPF前后壓力作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征輸入并建立數(shù)據(jù)集。通過(guò)添加輸入噪聲、引入Softmax輸出層的方法改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，使GPF故障診斷準(zhǔn)確率在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集上分別達(dá)到97.12%，96.88%和98.50%，算法擁有良好的泛化能力。

基于NI PXI軟硬件開發(fā)了一套GPF在線監(jiān)測(cè)及故障診斷測(cè)試系統(tǒng)。對(duì)離線診斷算法進(jìn)行Simulink建模并加入故障決策機(jī)制，通過(guò)VeriStand完成模型輸入與采集硬件的實(shí)時(shí)對(duì)接。在發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架環(huán)境下，對(duì)故障診斷模型進(jìn)行了內(nèi)插驗(yàn)證，試驗(yàn)表明算法滿足實(shí)際要求，可靠性較好。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPF診斷算法具有較高的泛化能力和精度，在簡(jiǎn)化建模和標(biāo)定工作的同時(shí)，良好地平衡了診斷頻率與準(zhǔn)確率的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線開發(fā)與在線測(cè)試相結(jié)合的應(yīng)用模式在未來(lái)更加嚴(yán)苛的排放法規(guī)下?lián)碛辛己玫陌l(fā)展前景。